data1 = {'city': '兰州', 'name': '李红', 'year': '2005', 'sex': 'female'}df5 = df5.append(data1, ignore_index=True)中ignore_index=True是什么意思

`ignore_index=True` 是 `DataFrame.append()` 方法中的一个参数。当我们向一个 DataFrame 中添加数据时，如果不指定 `ignore_index=True`，则默认会使用被添加的数据的索引作为新数据行的索引，这样会导致新添加的数据行索引与原 DataFrame 中的索引重复，从而出现索引冲突。

而当我们将 `ignore_index=True` 参数设置为 `True` 时，`DataFrame.append()` 方法会自动重置新数据行的索引，将其设置为自动增长的整数索引，从而避免了索引冲突的问题。

在你提供的代码中，`df5.append(data1, ignore_index=True)` 的作用是将字典 `data1` 添加到 DataFrame `df5` 中，并返回一个新的 DataFrame，新 DataFrame 中的索引是自动增长的整数索引。

相关问题

data1 = {'city':'兰州','name':'李红','year':2005,'sex':'female'} df5.append(data1, ignore_index=True)报错

当你尝试使用pandas的`append()`函数将字典`data1`添加到DataFrame `df5`中时，可能会遇到错误，因为`data1`是一个字典，而`df5`需要的是二维的数据结构，如列表嵌套列表或列名对齐的 Series。

`ignore_index=True`意味着它会创建一个新的索引，但如果数据结构不匹配，直接应用这个选项会导致错误。解决这个问题，你需要先将字典转换成适合 DataFrame 的形式。例如，你可以创建一个包含字典键值对作为行的 Series，然后才加入到 DataFrame 中：

# 将字典转换为 Series
data_series = pd.Series(data1)

# 然后再将 Series 加入 DataFrame
df5 = df5.append(data_series, ignore_index=True)

如果原始的 `df5` 已经有缺失的列名，这一步可能就不是必需的。检查一下`df5`的结构以及列名是否对应，如果没有列名，你可以尝试直接添加：

df5 = df5.append(pd.DataFrame([data1.values()], columns=data1.keys()), ignore_index=True)

data1 = {'city':'兰州','name':'李红','year':2005,'sex':'female'} df5._append(data1,ignore_index = True)

这段代码是在使用Pandas库中的DataFrame对象的_append()方法将一个字典数据data1添加到DataFrame df5中，并设置ignore_index参数为True。这个方法会将data1作为一行添加到df5的末尾，并且会自动为新行生成一个新的索引值。

请注意，正确的写法应该是df5.append(data1, ignore_index=True)，而不是df5._append(data1, ignore_index=True)。